据媒体报道，来自英国(guó)牛津(jīn)大(dà)学、IBM欧洲研(yán)究所和美(měi)国得克萨(sà)斯(sī)大学的一个科研团队宣布了(le)一项重要(yào)成就：他们(men)通过堆叠二维（2D）材料，开发出(chū)一种(z部门经理大还是总监大，部门经理大还是总监大些hǒng)厚度仅几个原子(zi)大(dà)小的人工神经元，其能(néng)够处理光和电(diàn)信号进行(xíng)计算，有望用于下一代(dài)人工智能(néng)计算，也(yě)有助科(kē)学家更好地模拟和理解人脑。相(xiāng)关(guān)研究成果刊载于(yú)最新(xīn)一期《自然·纳米技术》杂志(zhì)。

　　业内人士分析指出，人(rén)工(gōng)智能应用的发(fā)展呈指数(shù)级增长，对计算能力也提(tí)出了越来越高的要求，只(zhǐ)有(yǒu)开(kāi)发出革命性硬件，才(cái)能适应未来算(suàn)力爆炸(zhà)时代的要求。而此次科研人员用了(le)3种2D材料制备出了薄(báo)如原(yuán)子的人(rén)工神(shén)经元(yuán)，它能(néng)学习和处理更加复杂的任务。

　　公开(kāi)资料显示，AI通过数据学习(xí)一层层的神经网络，机器自主分辨参数，不(bù)断地将(jiāng)参数归类、计算，形成机器自我的学习。神经网络在机器学(xué)习(xí)和(hé)认知科学(xué)领域，是一种模仿生物(wù)神(shén)经网络(luò)（动物的中枢神(shén)经系统，特别是大脑）的结构(gòu)和功能的(de)数(shù)学模型(xíng)或计算(suàn)模型。

　　神经网络由大量的人工(gōng)神(shén)经元联结进行计(jì)算。大多数情况(kuàng)下人工神经网络能在外界信息的基础(chǔ)上(shàng)改(gǎi)变内部结构(gòu)，具(jù)备学习功能。

　　据(jù)财联(lián)社不完全整理，近(jìn)期在互(hù)动易平台回复人工神经(jīng)元相关业务的(de)上(shàng)市公(gōng)司包括中科曙光、科大讯飞、金自天正、大(dà)富科技、深水海纳等，具体情况(kuàng)如下：

　　具(jù)体来看，科大(dà)讯(xùn)飞(fēi)的讯飞超脑(nǎo)通过大(dà)数据(jù)、云计算和移(yí)动互联网，并将算法(fǎ)直接和应(yīng)用(yòng)结合，在应用中不断迭代循环优化。讯飞(fēi)超脑采(cǎi)用了对大脑的深入(rù)解剖(pōu)学(xué)，使(shǐ)人工(gōng)神经网(wǎng)络(luò)像人的大(dà)脑神(shén)经元更加接(jiē)近，从而使用(yòng)类(lèi)似(shì)的人工神经元方(fāng)式感(gǎn)知(zhī)认知智能问题。

　　中科曙(shǔ)光建(jiàn)设“全(quán)国一(yī)体化算(suàn)力服务平台(tái)”，通过统一的(de)算(suàn)力服务门户，实现全国范围内智能算(suàn)力、通用算力(lì)资源(yuán)的融合调度及弹性供(gōng)给，满(mǎn)足各(gè)类用户(hù)对算力的多(duō)样化、可(kě)靠性(xìng)和便(biàn)捷性的需求。在类脑智能领域，携(xié)手复旦(dàn)大(dà)学(xué)类(lèi)脑智(zhì)能科学与技术研究(jiū)院，依托(tuō)公(gōng)司(sī)全国一体化算力服务平台(tái)，支撑全脑860亿神经元规模的全脑模拟计算(suàn)。

　　不过(guò)，值(zhí)得注意(yì)的是，有分析人士表示，关于人类大脑(nǎo)和(hé)神(shén)经细胞(bāo)，还(hái)有很多不了解的地方。事实上，不知(zhī)道(dào)部门经理大还是总监大，部门经理大还是总监大些神经(jīng)细胞是(shì)如何利用这15种特征中的许多特征。

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